(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
受信信号からＬＬＲを演算するＬＬＲ演算部と、
前記演算されたＬＬＲを複数の異なる分解能で量子化する量子化部と、
前記量子化されたＬＬＲに基づいてＬＤＰＣ復号処理を行なうＬＤＰＣ復号部と
を含み、前記量子化部において、ＬＬＲの絶対値が第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が所定の閾値以上である第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高く、前記第１の範囲内のＬＬＲの絶対値は前記第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さく、前記量子化部は、前記第２の範囲内の全ての正のＬＬＲを１つの正の値に量子化するとともに、前記第２の範囲内の全ての負のＬＬＲを１つの負の値に量子化することを特徴とする信号処理回路。
【請求項２】
ＬＬＲの絶対値が第３の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が前記第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも低く且つＬＬＲの絶対値が前記第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高く、前記第３の範囲内のＬＬＲの絶対値は前記第１の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも大きく且つ前記第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さいことを特徴とする請求項１記載の信号処理回路。
【請求項３】
受信信号からＬＬＲを演算し、
前記演算されたＬＬＲを複数の異なる分解能で量子化し、
前記量子化されたＬＬＲに基づいてＬＤＰＣ復号処理を行なう
各段階を含み、ＬＬＲの絶対値が第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が所定の閾値以上である第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高く、前記第１の範囲内のＬＬＲの絶対値は前記第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さく、前記量子化する段階は、前記第２の範囲内の全ての正のＬＬＲを１つの正の値に量子化するとともに、前記第２の範囲内の全ての負のＬＬＲを１つの負の値に量子化することを特徴とする信号処理方法。
【請求項４】
アナログ受信信号をデジタル受信信号に変換するＡ／Ｄ変換部と、
前記デジタル受信信号を復調して復調された受信信号を生成する復調部と
前記復調された受信信号からＬＬＲを演算するＬＬＲ演算部と、
前記演算されたＬＬＲを複数の異なる分解能で量子化する量子化部と、
前記量子化されたＬＬＲに基づいてＬＤＰＣ復号処理を行なうＬＤＰＣ復号部と
を含み、前記量子化部において、ＬＬＲの絶対値が第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が所定の閾値以上である第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高く、前記第１の範囲内のＬＬＲの絶対値は前記第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さく、前記量子化部は、前記第２の範囲内の全ての正のＬＬＲを１つの正の値に量子化するとともに、前記第２の範囲内の全ての負のＬＬＲを１つの負の値に量子化することを特徴とする受信装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願開示は、一般に信号処理回路及び受信装置に関し、詳しくはＬＤＰＣ符号に対する復号化を行なう信号処理回路及び受信装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＬＤＰＣ（Low Density Parity Check:低密度パリティ検査）とは、送信信号がチャネル雑音により誤って受信された場合に、その誤りを訂正する手法の一つである。ＬＤＰＣ符号を用いた送受信方式では、誤り訂正を行うためにＬＤＰＣ検査行列Ｈが用いられる。送信信号Ｔｘは、送信側においてＨ×Ｔｘ＝０となるようにして送信している。従って送信した信号が受信側で正しく受信された場合には、受信信号ＲｘはＨ×Ｒｘ＝０という条件を満たすことになる。このＨ×Ｒｘという計算をパリティ検査と呼ぶ。
【０００３】
伝送路でチャネル雑音を受けて受信信号Ｒｘに誤りが発生した場合、パリティ検査Ｈ×Ｒｘの結果はゼロにならず、受信信号Ｒｘには誤りがあることが分かる。受信側では、ＬＤＰＣ復号化を行なうＬＤＰＣ復号器を用いて、Ｈ×Ｒｘ＝０となるように誤り訂正を行う。これにより誤り訂正後の受信信号が得られる。ＬＤＰＣ復号処理では、受信信号の確率的な信頼度情報から算出した確率情報を更新していくことにより、パリティ検査結果がゼロになるような受信信号を求める。
【０００４】
受信側でＬＤＰＣ復号処理を行う場合、復号器への入力である軟判定情報としてＬＬＲ（Log-Likelihood Ratio対数尤度比）が用いられる。このＬＬＲは、受信側のデマッピング処理により受信信号から導出する値であり、送信信号が０なのか１なのかを確率的に表した事前確率である。同相成分及び直交成分をそれぞれ直交する軸にとった複素平面を考えたときに、この複素平面上のコンスタレーションにおいて、着目ビットの値が０である複数のシンボル点のうち受信信号点に最も近い点と、受信信号点との距離をｙ０とする。また着目ビットの値が１である複数のシンボル点のうち受信信号点に最も近い点と、受信信号点との距離をｙ１とする。このとき、受信信号の着目ビットについてのＬＬＲは、
【０００５】
【数１】
0005556570.tif 000002
と表わされる。即ち、所定の分散を有するガウス分布である確率密度関数により尤度が定まると考え、値０の尤度と値１の尤度との比をとり、更にその比の対数をとることにより、ＬＬＲが求められる。
【０００６】
受信信号値は１０ビット以上のビット幅を有する比較的高精度な値であり、この受信信号値を用いてＬＬＲが演算される。従って、演算した結果得られるＬＬＲ値は、加算や乗算により２０ビット程度のビット幅にまで膨れ上がる。ＬＬＲのビット幅が広いと、その分精度が高くなり誤り訂正能力も高くなるが、ＬＤＰＣ復号処理を実行する演算回路等のビット幅も広くなり、回路規模が大きくなってしまう。従って、２０ビットという広いビット幅のＬＬＲをそのまま用いるのではなく、ＬＬＲ演算値を量子化してビット幅を削減し、５〜８ビットのビット幅のＬＬＲを用いてＬＤＰＣ復号処理を実行するのが一般的である。
【０００７】
しかしながら、ビット幅を狭くすれば、その分誤り訂正能力が劣化することになる。つまり回路規模を小さくすると誤り訂正能力が劣化し、逆に、誤り訂正能力を高くすると回路規模が肥大化してしまう。このように、誤り訂正能力と回路規模との間にトレードオフが存在し、誤り訂正能力を優先するか或いは回路規模を優先するかの二者択一が要求されるという問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００９−１７７４１６号公報
【特許文献２】特開２００８−２１９５２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
以上を鑑みると、回路規模が小さく且つ高精度な誤り訂正能力を有するＬＤＰＣ復号処理を可能にする信号処理回路及び受信装置が望まれる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
信号処理回路は、受信信号からＬＬＲを演算するＬＬＲ演算部と、前記演算されたＬＬＲを複数の異なる分解能で量子化する量子化部と、前記量子化されたＬＬＲに基づいてＬＤＰＣ復号処理を行なうＬＤＰＣ復号部とを含み、前記量子化部において、ＬＬＲの絶対値が第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が所定の閾値以上である第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高く、前記第１の範囲内のＬＬＲの絶対値は前記第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さく、前記量子化部は、前記第２の範囲内の全ての正のＬＬＲを１つの正の値に量子化するとともに、前記第２の範囲内の全ての負のＬＬＲを１つの負の値に量子化することを特徴とする。
【００１１】
受信装置は、アナログ受信信号をデジタル受信信号に変換するＡ／Ｄ変換部と、前記デジタル受信信号を復調して復調された受信信号を生成する復調部と、前記復調された受信信号からＬＬＲを演算するＬＬＲ演算部と、前記演算されたＬＬＲを複数の異なる分解能で量子化する量子化部と、前記量子化されたＬＬＲに基づいてＬＤＰＣ復号処理を行なうＬＤＰＣ復号部とを含み、前記量子化部において、ＬＬＲの絶対値が第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が所定の閾値以上である第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高く、前記第１の範囲内のＬＬＲの絶対値は前記第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さく、前記量子化部は、前記第２の範囲内の全ての正のＬＬＲを１つの正の値に量子化するとともに、前記第２の範囲内の全ての負のＬＬＲを１つの負の値に量子化することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本願開示の少なくとも１つの実施例によれば、ＬＬＲの絶対値が小さく精度が必要な部分においては高い分解能で量子化し、ＬＬＲの絶対値が大きく精度が不必要な部分においては低い分解能で量子化する。これにより、回路規模が小さく且つ高精度な誤り訂正能力を有するＬＤＰＣ復号処理が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】通信システムの構成の一例を示す図である。
【図２】NormalizedMin-sumアルゴリズムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】異なる量子化分解能の割り当てを模式的に示す図である。
【図４】量子化方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図５】異なる量子化分解能の割り当ての具体的な例を示す図である。
【図６】量子化方法の手順の具体的な一例を示すフローチャートである。
【図７】ＬＬＲ演算及び量子化演算の前後でのビット幅を説明するための図である。
【図８】量子化部の構成の一例を示す図である。
【図９】異なる量子化手法のビットエラーレートを比較する図である。
【図１０】量子化方法の手順の別の一例を示すフローチャートである。
【図１１】量子化部の構成の別の一例を示す図である。
【図１２】閾値を決定する処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本発明の実施例を添付の図面を用いて詳細に説明する。
【００１５】
図１は、通信システムの構成の一例を示す図である。図１に示す通信システムは、送信装置１０及び受信装置２０を含む。送信装置１０は、送信データを符号化及び変調して送信信号を生成し、送信信号を出力する。送信信号は、有線又は無線の通信路１５を介して受信装置２０により受信される。受信装置２０は、受信データを復調及び復号化して復号データを生成する。
【００１６】
送信装置１０は、ＬＤＰＣ符号化部１１、マッピング部１２、変調部１３、及びＤ／Ａ変換部１４を含む。ＬＤＰＣ符号化部１１は、送信データに対してＬＤＰＣ符号化を行なうことにより、情報ビットと冗長ビットとを含む符号化データを生成する。この符号化データにおける符号語をＴｘとし、ＬＤＰＣ検査行列をＨとしたときに、符号語ＴｘはＨ×Ｔｘ＝０となるように生成される。マッピング部１２は、ＬＤＰＣ符号化部１１から供給される符号化データを６４ＱＡＭ（Quadrature Amplitude Modulation）等のシンボル点（信号点）に割り当てることにより、キャリア変調を行なう。変調部１３は、マッピング部１２によりキャリア変調されたデータに対してＯＦＤＭ（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）変調等を施すことにより、変調信号を生成する。Ｄ／Ａ変換部１４は、変調信号をデジタルからアナログに変換して、送信信号を生成する。
【００１７】
受信装置２０は、Ａ／Ｄ変換部２１、復調部２２、デマッピング部２３、及びＬＤＰＣ復号部２４を含む。デマッピング部２３は、領域判定部２５、ＬＬＲ演算部２６、及び量子化部２７を規定含む。Ａ／Ｄ変換部２１は、通信路１５を介して送信装置１０から受信した受信信号をアナログからデジタルに変換して、デジタル受信信号を復調部２２に供給する。復調部２２は、送信側で用いた変調に対応する復調処理を実行し、復調された受信信号をデマッピング部２３に供給する。
【００１８】
デマッピング部２３は、送信側で用いた変調方式におけるシンボル点のうち受信信号点に近いシンボル点を検出し、受信信号の値が０又は１である確からしさを軟判定し、軟判定結果であるＬＬＲを前記式（１）により計算して出力する。具体的には、領域判定部２５がまず、同相成分及び直交成分をそれぞれ直交する軸にとった複素平面上で、受信信号点が属する領域を判定する。これは、受信信号点が複素平面上で属する領域に応じて、最近のシンボル点の組み合わせが異なるために、前記式（１）の具体的な計算式が異なるためである。ＬＬＲ演算部２６は、領域判定部２５により判定された領域に対応する計算式を用いて、受信信号からＬＬＲを演算する。量子化部２７は、ＬＬＲ演算部２６により演算されたＬＬＲを複数の異なる分解能で量子化する。この複数の異なる分解能で量子化する処理については、後程詳細に説明する。
【００１９】
ＬＤＰＣ復号部２４は、量子化部２７により量子化されたＬＬＲに基づいてＬＤＰＣ復号処理を行なう。この際、復号された符号語ＲｘがＨ×Ｒｘ＝０となるように誤り訂正を行う。これにより誤り訂正後の受信信号が得られる。ＬＤＰＣ復号処理では、受信信号の確率的な信頼度情報から算出した確率情報を更新していくことにより、パリティ検査結果がゼロになるような受信信号を求める。ＬＤＰＣ復号アルゴリズムとして、良好な訂正能力を持つNormalized Min-sumアルゴリズムが一般的に用いられる。
【００２０】
図２は、Normalized Min-sumアルゴリズムの処理の流れを示すフローチャートである。まず検査行列Ｈの各要素のうちで、値が１である全ての要素の一つ一つに対して、確率メッセージαと確率メッセージβとが定義される。即ち、検査行列Ｈのｍ行ｎ列の要素が“１”であれば、確率メッセージαｍｎと確率メッセージβｍｎとが定義される。図２に示す確率メッセージα及びβの添字ｍｎは、ｍが検査行列の行を示し、ｎが検査行列の列を示す。
【００２１】
ステップＳ１において、チェックノード処理は、確率メッセージβを用いて確率メッセージαを更新する。ステップＳ２において、ビットノード処理は、事前確率λ（デマッピング部２３により計算されたＬＬＲ）と確率メッセージαとを用いて確率メッセージβを更新する。ステップＳ３において、パリティ検査により、検査行列Ｈと復号された符号語ｃ’との積（厳密にはＨとｃ’の転置行列との積）が０になるか否かを判定する。パリティ検査の結果が０となれば、ステップＳ４において、検査が終了してｃ’を復号結果として出力する。パリティ検査の結果が０でなければ、ステップＳ１に戻り、以降の処理を繰り返し、確率メッセージαと確率メッセージβとを更新してから再度パリティ検査を実行する。
【００２２】
チェックノード処理においては、具体的には、
【００２３】
【数２】
0005556570.tif 000003
の計算式により、確率メッセージαを更新する。ここでＡ（ｍ）は、検査行列の行ｍにおいて要素値が“１”である列の集合である。Ａ（ｍ）＼ｎは、Ａ（ｍ）から列ｎを除いた集合を表わす。即ち、αｍｎを計算するときにはβｍｎを使わず、残りの集合Ａ（ｍ）＼ｎのβを用いることになる。
【００２４】
上記のチェックノード計算式は、符号計算部分（関数ｓｇｎの部分）と絶対値計算部分（関数ｍｉｎの部分）とからなる。絶対値計算部分の式から分かるように、αｍｎの絶対値は、集合Ａ（ｍ）＼ｎのβの絶対値の最小値に等しい。従って、チェックノード処理により得られるαの絶対値は比較的小さいことになる。
【００２５】
ビットノード処理においては、具体的には、
【００２６】
【数３】
0005556570.tif 000004
により、βが更新される。ここでＢ（ｎ）は検査行列の列ｎにおいて要素値が“１”である行の集合である。Ｂ（ｎ）＼ｍはＢ（ｎ）から行ｍを除いた集合を表わす。また事後確率計算処理は、
【００２７】
【数４】
0005556570.tif 000005
となる。これは事前確率λｎ（受信信号から計算したＬＬＲ）に対して、αを加算することにより、事前確率よりも信頼度を高めた事後確率Ｌｎを求めることを意味している。事後確率Ｌｎは、一連の観測受信信号を受信したという条件及びパリティ検査の拘束条件の下で、送信信号が０又は１である確率を示す値である。この事後確率Ｌｎが０以上か或いは０より小さいかを判定することにより、復号データのｎ番目のビットの値ｃ’ｎが求められる。即ち、Ｌｎが０以上であればｃ’ｎ＝０となり、Ｌｎが０より小さければｃ’ｎ＝１となる。
【００２８】
ここで、事後確率Ｌｎを求める上記式（４）における第一項のΣの総和の対象はαであり、前述のようにαの絶対値は比較的小さい。この場合、式（４）における第一項において、正負が混在するαを総和した値も比較的小さな値となる。この小さな値とＬＬＲ（事前確率λｎ）とを加算した値である事後確率Ｌｎが、０より大きいか小さいかにより復号結果が左右される。従って、ＬＬＲが大きな正の値や大きな負の値である場合には、ＬＬＲの符号のみによって復号結果が決まる可能性が高い。即ち、ＬＬＲの絶対値が大きな値の場合には、ＬＬＲの精度はそれ程重要でない。逆に、ＬＬＲが小さな正の値や小さな負の値である場合には、ＬＬＲの絶対値とΣαの絶対値との大小関係により復号結果が決まることになる。即ち、ＬＬＲの絶対値が小さな値の場合には、ＬＬＲの精度としては高い精度が必要となる。
【００２９】
以上の考察から、ＬＬＲの絶対値が小さい範囲における量子化の分解能が、絶対値が大きい範囲における量子化の分解能よりも高くなるようにＬＬＲを量子化することが望ましい。これにより、ＬＤＰＣ復号処理における高い誤り訂正能力と小さな回路規模とを両立させることが可能となる。即ち、ＬＬＲの値の範囲として第１の範囲と第２の範囲とを考えたときに、第１の範囲内のＬＬＲの絶対値が第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さいとする。この場合、ＬＬＲの絶対値が第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高いことが好ましい。上記第１の範囲内において量子化分解能は単一の分解能である必要はなく、必要に応じて適宜異なる分解能を用いてもよい。同様に、上記第２の範囲内において量子化分解能は単一の分解能である必要はなく、必要に応じて適宜異なる分解能を用いてもよい。なおここで、量子化の分解能が高いとは、量子化ステップ（量子化閾値間隔）が狭いことを示し、比較的少ない数の異なる連続するＬＬＲ値が同一の量子化後のＬＬＲ値に割り当てられる。逆に、量子化の分解能が低いとは、量子化ステップ（量子化閾値間隔）が広いことを示し、比較的多い数の異なる連続するＬＬＲ値が同一の量子化後のＬＬＲ値に割り当てられる。
【００３０】
上記第１の範囲と第２の範囲とは隣接する必要はなく、ＬＬＲの値を示す数直線上で定義した任意の範囲であってよい。従って、例えば第１の範囲と第２の範囲との間に別の第３の範囲が設けられてもよい。この場合、ＬＬＲの絶対値が第３の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも低く且つＬＬＲの絶対値が第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高くてよい。また第３の範囲内のＬＬＲの絶対値は、第１の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも大きく且つ第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さくてよい。また或いは、第１の範囲と第２の範囲とは隣接する範囲であってもよく、例えば、ＬＬＲの絶対値が所定の閾値以下の範囲を第１の範囲とし、ＬＬＲの絶対値が所定の閾値より大きい範囲を第２の範囲としてもよい。また、分解能が低い量子化としては、ある範囲内にあるＬＬＲを全て１つの値に割り当ててしまうような量子化を含んでよい。例えば、第２の範囲がＬＬＲの絶対値が所定の閾値以上である範囲である場合、第２の範囲内の全ての正のＬＬＲを１つの正の値に量子化するとともに、第２の範囲内の全ての負のＬＬＲを１つの負の値に量子化してよい。
【００３１】
図３は、異なる量子化分解能の割り当てを模式的に示す図である。図３において、数直線３０は、−ＮからＮまでのＬＬＲの値を示す。この数直線３０上のＬＬＲ値の絶対値が、絶対値表示図形３５及び３６の縦方向の幅として、視覚的に把握できるように表示されている。数直線３０上のＬＬＲ値がゼロの点において、絶対値はゼロになる。図３に示す例では、ＬＬＲの値の第１の範囲３１におけるＬＬＲの絶対値は、ＬＬＲの値の第２の範囲３２及び３３におけるＬＬＲの絶対値よりも小さい。この場合、第１の範囲３１における量子化の分解能は矢印３７で模式的に示されるように比較的細かい分解能であり、第２の範囲３２及び３３における量子化の分解能は矢印３８及び３９で模式的に示されるように比較的粗い分解能である。ここで矢印の一本一本が量子化後の１つのＬＬＲ値に対応し、矢印間の間隔が量子化ステップサイズを模式的に示している。矢印間の間隔が広いほど、量子化ステップサイズが大きい。
【００３２】
図４は、量子化方法の手順の一例を示すフローチャートである。ステップＳ１で、ＬＬＲ演算結果を得る。ステップＳ２で、ＬＬＲ絶対値を所定の閾値と比較する。ＬＬＲ絶対値が閾値以下の場合にはステップＳ３に進み、それ以外の場合にはステップＳ４に進む。ステップＳ３では、所定の細かい分解能でＬＬＲを量子化する。ステップＳ４では所定の粗い分解能でＬＬＲを量子化する。以上で量子化処理が終了する。
【００３３】
図５は、異なる量子化分解能の割り当ての具体的な例を示す図である。図５において、数直線４０は、−５１１から＋５１１までのＬＬＲの値を示す。ＬＬＲのビット幅としては１０ビットを想定しており、ＬＬＲの値は整数値のみをとる。ＬＬＲの値の第１の範囲４１におけるＬＬＲの絶対値は、ＬＬＲの値の第２の範囲４２及び４３におけるＬＬＲの絶対値よりも小さい。具体的には、ＬＬＲの絶対値が１２１以下（１２２より小さい）の領域を第１の範囲４１とし、ＬＬＲの絶対値が１２１より大きい（１２２以上）の領域を第２の範囲４２及び４３としている。
【００３４】
第１の範囲４１における量子化の分解能は矢印４７で模式的に示されるように比較的細かい分解能であり、第２の範囲４２及び４３における量子化の分解能は矢印４８及び４９で模式的に示されるように比較的粗い分解能である。ここで矢印の一本一本が量子化後の１つのＬＬＲ値に対応し、矢印間の間隔が量子化ステップサイズを模式的に示している。矢印間の間隔が広いほど、量子化ステップサイズが大きい。この例では、第１の範囲４１においては、量子化前のビット幅１０ビットに対してビット幅８ビットに相当する分解能により量子化が行なわれる。即ち、隣接する２１０−８＝４個のＬＬＲ値が１つの量子化後のＬＬＲ値に割り当てられるように量子化される。なお中心部においては、４個ではなく−１、０、＋１の３個のＬＬＲ値を量子化後の１つのＬＬＲ値０に割り当てられるようにしてよい。これにより、−１２１から＋１２１までの第１の範囲４１が、８ビット量子化と同精度で量子化され、６１個の量子化後のＬＬＲ値が得られる。なお第１の範囲として、例えば、−１２２から＋１２１までの２４４個のＬＬＲ値を含むように設定してもよい。この場合には、単純に４個のＬＬＲ値が１つの量子化後のＬＬＲ値に割り当てられるように量子化することにより、６１個の量子化後のＬＬＲ値が得られる。
【００３５】
また第２の範囲４２においては、＋１２２から＋５１１までのＬＬＲ値を、１つの量子化後のＬＬＲ値３１に割り当てるように量子化している。更に、もう一つの第２の範囲４３においては、−５１１から−１２２までのＬＬＲ値を、１つの量子化後のＬＬＲ値−３１に割り当てるように量子化している。これにより、全体で６３個の量子化後のＬＬＲ値が得られる。即ち、精度が必要な部分については８ビット量子化と同程度の精度を保ちながら、全体では６ビット幅の量子化後のＬＬＲ値が得られることになる。
【００３６】
図６は、量子化方法の手順の具体的な一例を示すフローチャートである。図６に示す量子化方法は、図５の量子化を実現するものである。ステップＳ１で、ＬＬＲ演算結果を得る。ステップＳ２で、ＬＬＲ絶対値を所定の閾値１２１と比較する。ＬＬＲ絶対値が閾値１２１以下の場合にはステップＳ３に進み、それ以外の場合にはステップＳ４に進む。ステップＳ３では、所望の２Ｍ分解能でＬＬＲを量子化する。ここでＭは、所望の分解能に相当するビット幅であり、図５に示す例では８である。即ち、８ビット量子化と同一の分解能で量子化を実行する。ステップＳ４では、所定の粗い分解能でＬＬＲを量子化するために、ＬＬＲ絶対値を２Ｎ−１−１でマスク処理する。即ち、全ての正のＬＬＲ値を２Ｎ−１−１に割り当て、全ての負のＬＬＲ値を−２Ｎ−１＋１に割り当てる。ここでＮは、所望の量子化後のビット幅であり、図５に示す例では６である。この場合、２Ｎ−１−１は３１に等しく、−２Ｎ−１＋１は−３１に等しい。以上で量子化処理が終了する。
【００３７】
図７は、ＬＬＲ演算及び量子化演算の前後でのビット幅を説明するための図である。図７には、図１のデマッピング部２３の領域判定部２５、ＬＬＲ演算部２６、及び量子化部２７が示される。復調後の受信信号はＫビット幅であり、ＬＬＲ演算部２６により得られるＬＬＲ演算値はＬビット幅である。このＬビット幅のＬＬＲ値を量子化部２７により量子化して得られるＬＬＲ値はＮビット幅である。図５に示す量子化の場合、Ｌが１０であり、Ｎが６となる。即ち、１０ビット幅のＬＬＲ値を量子化処理することにより、６ビット幅の量子化後のＬＬＲ値が得られる。
【００３８】
図８は、量子化部２７の構成の一例を示す図である。図８に示す量子化部２７は、閾値判定部５１、セレクタ部（ＳＥＬ）５２、量子化部５３、マスク処理部５４、セレクタ部（ＳＥＬ）５５を含む。量子化部２７は、Ｌ（＝１０）ビット幅のＬＬＲを受け取り、Ｎ（＝６）ビット幅の量子化後のＬＬＲを出力する。閾値判定部５１は、入力として受け取ったＬＬＲの絶対値が所定の閾値（この場合は１２１）以下であるか否かを判定する。
【００３９】
セレクタ部５２は、所定の閾値以下のＬＬＲ絶対値であることが閾値判定部５１の判定結果により示される場合、入力として受け取ったＬＬＲを量子化部５３に供給する。量子化部５３は、所望の２Ｍ分解能（Ｍ＝８）でＬＬＲを量子化する。即ち、量子化部５３は、８ビット量子化と同一の分解能で量子化を実行する。
【００４０】
またセレクタ部５２は、所定の閾値より大きいＬＬＲ絶対値であることが閾値判定部５１の判定結果により示される場合、入力として受け取ったＬＬＲをマスク処理部５４に供給する。マスク処理部５４は、ＬＬＲ絶対値を２Ｎ−１−１（Ｎ＝６）でマスク処理する。即ち、マスク処理部５４は、正のＬＬＲ値を３１に割り当て、負のＬＬＲ値を−３１に割り当てる。
【００４１】
セレクタ部５５は、所定の閾値以下のＬＬＲ絶対値であることが閾値判定部５１の判定結果により示される場合、量子化部５３の出力であるＮ（＝６）ビットのＬＬＲ値を選択し、量子化部２７の出力として送出する。またセレクタ部５５は、所定の閾値より大きいＬＬＲ絶対値であることが閾値判定部５１の判定結果により示される場合、マスク処理部５４の出力であるＮ（＝６）ビットのＬＬＲ値を選択し、量子化部２７の出力として送出する。
【００４２】
図９は、異なる量子化手法のビットエラーレートを比較する図である。図９において、横軸はＳＮＲ（信号対雑音比）であり、縦軸はＢＥＲ（ビットエラーレート）である。図９に示すＢＥＲ特性は、送信系、伝送系、及び受信系を計算機上に構築して、送受信処理を計算機シミュレーションにより実現して求めたものである。シミュレーション条件としては、符号長が３９９０、符号化率が５／６であり、通信路にはＡＷＧＮ（Additive White Gaussian Noise：加法的白色ガウス雑音）のものを仮定している。また復号アルゴリズムとしては、Normalized Min-sumアルゴリズムを用いている。
【００４３】
図９において、ＬＬＲを６ビットで量子化した場合のＢＥＲ特性が特性曲線６１により示される。また特性曲線６２は、ＬＬＲを８ビットで量子化した場合のＢＥＲ特性及び図５に示す量子化処理を適用した場合のＢＥＲ特性を示す。８ビット量子化と図５の量子化とが略同一の特性を示すために、図９では両者が重なって示されている。図５に示す量子化処理を適用した場合、量子化後のビット幅は６であるが、ＬＬＲに精度が必要な部分で８ビット量子化と同程度の精度を確保してあるので、８ビット量子化の特性と同程度のＢＥＲ特性を得ることができる。
【００４４】
図１０は、量子化方法の手順の別の一例を示すフローチャートである。ステップＳ１で、ＬＬＲ演算結果を得る。ステップＳ２で、ＬＬＲ絶対値を所定の第１の閾値（閾値１）及び第２の閾値（閾値２）と比較する。ＬＬＲ絶対値が閾値１以下の場合にはステップＳ３に進む。ＬＬＲ絶対値が閾値１より大きく閾値２以下の場合にはステップＳ４に進む。ＬＬＲ絶対値が閾値２より大きい場合にはステップＳ５に進む。ステップＳ３では、所定の細かい分解能でＬＬＲを量子化する。ステップＳ４では所定の中程度の分解能でＬＬＲを量子化する。ステップＳ５では所定の粗い分解能でＬＬＲを量子化する。以上で量子化処理が終了する。
【００４５】
この例では、細かく量子化する第１の範囲と粗く量子化する第２の範囲との間に、中程度で量子化する第３の範囲が設けられている。即ち、ＬＬＲの絶対値が第３の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも低く且つＬＬＲの絶対値が第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高い。ここで、第３の範囲内のＬＬＲの絶対値は、第１の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも大きく且つ第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さい。
【００４６】
図１１は、量子化部２７の構成の別の一例を示す図である。図１１に示す量子化部２７は、閾値判定部７１、セレクタ部（ＳＥＬ）７２、量子化部７３乃至７５、及びセレクタ部（ＳＥＬ）７６を含む。閾値判定部７１は、入力として受け取ったＬＬＲの絶対値と所定の第１の閾値（閾値１）及び第２の閾値（閾値２）との大小関係を判別する。
【００４７】
セレクタ部７２は、閾値１以下のＬＬＲ絶対値であることが閾値判定部７１の判定結果により示される場合、入力として受け取ったＬＬＲを量子化部７３に供給する。量子化部７３は、細かい分解能でＬＬＲを量子化する。セレクタ部７２は、閾値２以下で閾値１より大きいＬＬＲ絶対値であることが閾値判定部７１の判定結果により示される場合、入力として受け取ったＬＬＲを量子化部７４に供給する。量子化部７４は、中程度の分解能でＬＬＲを量子化する。セレクタ部７２は、閾値２より大きいＬＬＲ絶対値であることが閾値判定部７１の判定結果により示される場合、入力として受け取ったＬＬＲを量子化部７５に供給する。量子化部７５は、粗い分解能でＬＬＲを量子化する。
【００４８】
セレクタ部７６は、閾値１以下のＬＬＲ絶対値であることが閾値判定部７１の判定結果により示される場合、量子化部７３の出力であるＮビットのＬＬＲ値を選択し、量子化部の出力として送出する。またセレクタ部７６は、閾値２以下で閾値１より大きいＬＬＲ絶対値であることが閾値判定部７１の判定結果により示される場合、量子化部７４の出力であるＮビットのＬＬＲ値を選択し、量子化部の出力として送出する。またセレクタ部７６は、閾値２より大きいＬＬＲ絶対値であることが閾値判定部７１の判定結果により示される場合、量子化部７５の出力であるＮビットのＬＬＲ値を選択し、量子化部の出力として送出する。
【００４９】
図１２は、閾値を決定する処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、図５に示す量子化のように、ある閾値以下の絶対値のＬＬＲを細かく量子化し、当該閾値より大きな絶対値のＬＬＲを粗く量子化する場合に、当該閾値を予め受信装置の設計時等に決定する処理に相当する。この処理は、送信系、伝送系、及び受信系を計算機上に構築して、送受信処理を計算機シミュレーションにより実現することで実行される。
【００５０】
ステップＳ１で、受信信号からＬＬＲ演算結果を得る。ステップＳ２で、ＬＬＲ演算結果の下位Ｌビットを抜き出す。これは、符号ビットと下位Ｌ−１ビットで表現できる正の最大値以上の正の値はこの最大値に割り当て、符号ビットと下位Ｌ−１ビットで表現できる最小値（負の最大値）以下の負の値はこの最小値に割り当てるものである。それ以外の値については、符号ビットとそのままの下位Ｌ−１ビットで表現する。これにより、Ｌビットで表現できる範囲を超えた部分については、当該範囲の上限又は下限にクリッピングしたＬビット幅のＬＬＲ値が得られる。このＬは図５の例では１０に相当する。
【００５１】
ステップＳ３で、目標ＢＥＲ値を設定する。即ち、最大で許容可能なビットエラーレート値（それ以上のビットエラーレートは許容できないという限界の最大値）を設定する。ステップＳ４で、量子化分解能を規定するパラメータＭを初期値Ｌに設定する。ステップＳ５で、Ｍ−１ビット幅で量子化を行なう。ステップＳ６で、量子化後のＬＬＲ値を用いてＬＤＰＣ復号処理を実行し、訂正後の復号データが目標のＢＥＲ値が達成できたか否かを判定する。目標のＢＥＲ値が達成できた場合には、ステップＳ７でＭ＝Ｍ−１として、ステップＳ５に戻り、再度量子化及びＢＥＲ判定を実行する。Ｍの値が小さくなりすぎて、ステップＳ６の判定において目標のＢＥＲ値が達成できなくなると、処理はステップＳ８に進む。
【００５２】
ステップＳ８で、Ｍビット幅（目標のＢＥＲ値が達成できる最小のビット幅）で量子化を行なうことを決定する。このＭは図５の例では８に相当する。ステップＳ９で、上限ビット幅Ｎを決定する。このＮは図５の例では６に相当する。ステップＳ１０で、２つの異なる分解能の境目の閾値を２（Ｌ−Ｍ＋Ｎ−１）−１に設定する。以上で閾値決定処理を終了する。
【００５３】
２（Ｎ−１）−１が図５の例では量子化後の最大ＬＬＲ値である３１に相当する。この量子化後の最大ＬＬＲ値に対応する２（Ｎ−１）を量子化ステップサイズである４（＝２（Ｌ−Ｍ））倍して１を引くことで、元の１０ビット幅のＬＬＲ値に対応した閾値が求められる。即ち閾値は２（Ｌ−Ｍ＋Ｎ−１）−１となり、図５の例では、１２７となる。但し、単純に４ｎ−１（ｎは整数）の値が各量子化ステップの最大値であるとして考えたとき、１２４〜１２７の１量子化ステップの範囲のＬＬＲは３１に割り当てられ、それより大きい全てのＬＬＲも３１に割り当てられる。この場合の見かけ上の閾値は量子化後の値が３０と３１との間にあり、従って、量子化後の値が３０に対応する１量子化ステップである１２０〜１２３の上限のＬＬＲ値である１２３が、見かけ上の閾値となる。但し、上記の場合のように単純に４ｎ−１（ｎは整数）の値が各量子化ステップの最大値であるとしたときには、ｎが１に対応する１量子化ステップである０〜３の値のＬＬＲが、０に量子化されることになる。それに対して、図５の例では、ＬＬＲ値が−１，０，＋１を０に割り当てているので、上記の見かけ上の閾値１２３よりも２だけ小さい１２１が図５の例では見かけ上の閾値となっている。
【００５４】
以上、本発明を実施例に基づいて説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載の範囲内で様々な変形が可能である。
【００５５】
なお本願発明は以下の内容を含むものである。
（付記１）
受信信号からＬＬＲを演算するＬＬＲ演算部と、
前記演算されたＬＬＲを複数の異なる分解能で量子化する量子化部と、
前記量子化されたＬＬＲに基づいてＬＤＰＣ復号処理を行なうＬＤＰＣ復号部と
を含み、前記量子化部において、ＬＬＲの絶対値が第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高く、前記第１の範囲内のＬＬＲの絶対値は前記第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さいことを特徴とする信号処理回路。
（付記２）
前記第２の範囲はＬＬＲの絶対値が所定の閾値以上である範囲であり、前記量子化部は、前記第２の範囲内の全ての正のＬＬＲを１つの正の値に量子化するとともに、前記第２の範囲内の全ての負のＬＬＲを１つの負の値に量子化することを特徴とする付記１記載の信号処理回路。
（付記３）
ＬＬＲの絶対値が第３の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が前記第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも低く且つＬＬＲの絶対値が前記第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高く、前記第３の範囲内のＬＬＲの絶対値は前記第１の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも大きく且つ前記第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さいことを特徴とする付記１又は２記載の信号処理回路。
（付記４）
受信信号からＬＬＲを演算し、
前記演算されたＬＬＲを複数の異なる分解能で量子化し、
前記量子化されたＬＬＲに基づいてＬＤＰＣ復号処理を行なう
各段階を含み、ＬＬＲの絶対値が第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高く、前記第１の範囲内のＬＬＲの絶対値は前記第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さいことを特徴とする信号処理方法。
（付記５）
前記第２の範囲はＬＬＲの絶対値が所定の閾値以上である範囲であり、前記量子化する段階は、前記第２の範囲内の全ての正のＬＬＲを１つの正の値に量子化するとともに、前記第２の範囲内の全ての負のＬＬＲを１つの負の値に量子化することを特徴とする付記４記載の信号処理方法。
（付記６）
ＬＬＲの絶対値が第３の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が前記第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも低く且つＬＬＲの絶対値が前記第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高く、前記第３の範囲内のＬＬＲの絶対値は前記第１の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも大きく且つ前記第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さいことを特徴とする付記４又は５記載の信号処理方法。
（付記７）
アナログ受信信号をデジタル受信信号に変換するＡ／Ｄ変換部と、
前記デジタル受信信号を復調して復調された受信信号を生成する復調部と
前記復調された受信信号からＬＬＲを演算するＬＬＲ演算部と、
前記演算されたＬＬＲを複数の異なる分解能で量子化する量子化部と、
前記量子化されたＬＬＲに基づいてＬＤＰＣ復号処理を行なうＬＤＰＣ復号部と
を含み、前記量子化部において、ＬＬＲの絶対値が第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高く、前記第１の範囲内のＬＬＲの絶対値は前記第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さいことを特徴とする受信装置。
（付記８）
前記第２の範囲はＬＬＲの絶対値が所定の閾値以上である範囲であり、前記量子化部は、前記第２の範囲内の全ての正のＬＬＲを１つの正の値に量子化するとともに、前記第２の範囲内の全ての負のＬＬＲを１つの負の値に量子化することを特徴とする付記７記載の受信装置。
（付記９）
ＬＬＲの絶対値が第３の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能が、ＬＬＲの絶対値が前記第１の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも低く且つＬＬＲの絶対値が前記第２の範囲内にあるＬＬＲを量子化する分解能よりも高く、前記第３の範囲内のＬＬＲの絶対値は前記第１の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも大きく且つ前記第２の範囲内のＬＬＲの絶対値よりも小さいことを特徴とする付記７又は８記載の受信装置。
【符号の説明】
【００５６】
１０  送信装置
１１  ＬＤＰＣ符号化部
１２  マッピング部
１３  変調部
１４  Ｄ／Ａ変換部
１５  通信路
２０  受信装置
２１  Ａ／Ｄ変換部
２２  復調部
２３  デマッピング部
２４  ＬＤＰＣ復号部
２５  領域判定部
２６  ＬＬＲ演算部
２７  量子化部
【図１】
0005556570.tif 000006
【図２】
0005556570.tif 000007
【図３】
0005556570.tif 000008
【図４】
0005556570.tif 000009
【図５】
0005556570.tif 000010
【図６】
0005556570.tif 000011
【図７】
0005556570.tif 000012
【図８】
0005556570.tif 000013
【図９】
0005556570.tif 000014
【図１０】
0005556570.tif 000015
【図１１】
0005556570.tif 000016
【図１２】
0005556570.tif 000017